导读:本文包含了辨识建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电液随动系统,非线性模型,参数辨识,模型误差
辨识建模论文文献综述
颜宁俊,冯陈,黄灿成[1]（2019）在《水轮机调速器电液随动系统建模及其辨识方法》一文中研究指出为了在保持简便性的条件下尽量减小水轮机调速器电液随动系统的模型误差,从电液随动系统内部各主要状态变量的相互关系出发,建立了电液随动系统线性模型并用斐波那契法辨识其线性参数;经分析可知其模型误差主要来源于接力器速度限制,进而在该线性模型的基础上加入限速环节,以此建立电液随动系统非线性模型并用粒子群算法辨识其非线性参数。仿真试验表明,该非线性模型的模型误差较小,且结构较为简单,参数较好获取。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年11期）
黄文文,宋璐,史敬灼[2]（2019）在《适用于电机辨识建模的改进差分进化算法》一文中研究指出针对采用标准差分进化算法进行超声波电动机辨识建模存在的算法不够稳健、建模效率低等问题,对差分进化算法的变异操作进行改进,并设计自适应系数来调节优化进程。电机模型辨识应用表明,该改进差分进化算法表现更稳健,建模精度和建模效率更高,更适合电机辨识建模应用。(本文来源于《微特电机》期刊2019年11期）
杨闪闪,王玲,殷勤,殷国富[3]（2019）在《基于响应面法的机床螺栓结合部刚度辨识与动力学建模》一文中研究指出为了研究结合部刚度参数间的耦合关系对机床结合部动态性能的影响,基于响应面函数的选型建立了广义模态固有频率与结合部动刚度耦合和非耦合的函数模型。响应面函数辨识法以结合部模态固有频率这一关键动力学性能为指标,研究了结合部动态特性与结合部刚度参数的数学关系。基于结合部单、双对节点有限元建模方式,结合中心复合实验设计方案和响应面方法理论,分别对两种建模方式建立响应面函数辨识模型。以响应函数模型的响应值与实验测得值的最小二乘法为优化目标,结合非线性规划与遗传算法实现结合部刚度参数的辨识。其中通过响应面函数二次多项式的选型显现多对节点间的刚度耦合关系,揭示了参数间的耦合关系对结合部动力学的影响。为验证此理论和方法的可靠性,以一螺栓结合部为研究对象,制定有限元动力学仿真分析的实验设计方案和采集了刚度组合点,并计算每一组采样点的前11阶模态固有频率。以有限元分析的数据为基础,建立反映螺栓结合部刚度间耦合关系的2次多项式响应面函数,并通过计算响应面模型质量评价指标验证了该模型的有效性。对比分析多刚度耦合、不耦合和单刚度的有限元模型预测精度,结果显示,多刚度耦合的有限元模型在固有频率、振型方面均具有较好预测效果,前11阶模态固有频率平均误差仅为1.6%,论证了考虑刚度间耦合关系的必要性和方法的可行性。(本文来源于《工程科学与技术》期刊2019年06期）
李新广,毛宽民,甘士瑜,杜义康[4]（2019）在《恒流开式液体静压支承动力学建模及参数辨识方法》一文中研究指出针对现有恒流开式液体静压支承线性动力学模型计算偏差较大问题,建立了液体静压支承的非线性动力学模型。基于液体静压支承振动响应,提出应用Fourier级数方法和最小二乘联合方法,识别该非线性动力学模型中的刚度与阻尼。同时,设计了多种阶跃激励作用下的实验工况,应用研制的实验平台,获取了各种工况条件的振动响应。结合液体静压支承的非线性动力学模型和提出的参数辨识方法,得到了液体静压支承的刚度、阻尼参数。在此基础上,对比识别的动力学参数计算的位移响应与实验值,发现理论值与实验值的决定系数都在0.97以上,从而验证了建立的非线性动力学和参数辨识方法的有效性。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年17期）
李勇,陈童,李文顶,余叁成,赵婧[5]（2019）在《伺服阀动压反馈网络流体建模与辨识分析》一文中研究指出动压反馈网络是抑制液压伺服系统阻尼比的最关键装置之一。目前其时间常数τ基本按湍流模型进行设计,实际机理并不清楚,造成动压反馈式伺服阀的试验结果与理论结果偏差较大。为了提高时间常数τ的设计精度,提出了一种新的建模方法。在低频段,建立基于层流模型参数τ的设计方法;在高频段,通过黑箱辨识方法建立时间参数τ的线性模型。仿真与试验结果对比表明,该设计方法能够大大提高伺服阀建模的准确性,从而为伺服阀动压反馈网络设计奠定理论基础。(本文来源于《液压与气动》期刊2019年08期）
朱瑞,段彬,温法政,张君鸣,张承慧[6]（2019）在《基于分布式最小二乘法的锂离子电池建模及参数辨识》一文中研究指出精确的锂离子电池模型对于电池状态的准确估计以及电动汽车整车的仿真、设计与优化具有至关重要的意义。然而,传统的递推最小二乘方法应用于电池这类多时间尺度系统时,会出现模型参数辨识精度低、建模效果差等问题。为此,以锂离子电池二阶RC等效电路模型为研究对象,提出一种基于分布式最小二乘的模型辨识参数方法。此方法根据电池不同时间尺度可以分离的特性,将电池模型细分为两个子模型分别进行辨识,避免了待估参数的相互干扰,因而能够取得更好的参数估计效果。试验结果表明,相比传统的递推最小二乘辨识方法,提出的方法在UDDS和FUDS工况下能够将平均绝对误差分别降低约50.00%和28.57%,均方根误差分别减小约46.43%和29.17%,验证了所提方法的有效性和可行性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年20期）
杨俊,张希,高一钊[7]（2019）在《锂电池电化学传递函数模型建模及参数辨识》一文中研究指出为了建立高精度锂电池模型及确定电池参数,以锂电池电化学方程为基础,通过拉氏变换和帕德近似等方法,提出了基于动态响应的电化学传递函数模型。利用扫描电镜(SEM)观察拆解后的电池内部微观结构,确定了电池部分物理参数。将传递函数模型与等效电路模型进行匹配,利用含有遗忘因子的递推最小二乘法辨识了电解液扩散系数及体积分数。将获得的电池参数带入模型中,通过对比模型在不同工况下的仿真结果与实验结果,验证了所辨识的电池参数与模型的正确性。(本文来源于《电源技术》期刊2019年07期）
罗勇,赵小帅,祁朋伟,刘增玥,邓涛[8]（2019）在《车用动力电池二阶RC建模及参数辨识》一文中研究指出建立精确的动力电池模型是电池管理系统(battery management system, BMS)开发过程中的重要环节,电池系统具有较强的非线性特性,其模型参数随多种因素的变化而变化。在电池模型参数辨识过程中,考虑的可变因素越多,辨识结果越准确,但模型的运行速度将降低,影响其实际应用。在各种可变因素中,电池荷电状态(state of charge, SOC)对电池模型参数的影响最为显着,对不同SOC下电池模型参数进行辨识并应用于电池模型,将在提高模型精度的同时保持较好的实时性。本文以动力锂电池为对象,采用二阶RC等效电路模型,通过试验得到电池组在不同SOC下的回弹电压数据,采用最小二乘拟合法辨识不同SOC状态下的模型参数。在此基础上搭建模型参数随SOC变化的实时仿真模型,并对模型进行仿真和试验验证,结果表明模型具有较高的精度和实时性。(本文来源于《储能科学与技术》期刊2019年04期）
金永泽[9]（2019）在《高速列车制动过程建模与参数辨识方法》一文中研究指出列车运行速度的不断提高,运行环境的复杂多变,导致列车系统动态作用环境明显恶化,给高速列车的安全、稳定运行带来巨大隐患。作为保障高速列车安全运行的重要组成部分,列车制动系统的制动性能受到了极大地关注。准确的动力学建模是高速列车精准制动的基础,通过对高速列车制动模型性能参数的实时精准估计,可以掌握列车实时性能,大幅度优化列车区间调度效率,降低列车测量成本,提高列车检修效率。但是,现有文献主要是针对列车自身动力学模型进行研究,并未考虑环境因素的影响,且针对高速列车这样的非线性非高斯系统,尚未有完善的辨识理论可以对其制动参数进行有效的实时辨识。针对这些问题,本文一方面对列车制动机理进行分析,研究并建立了基于环境的列车制动模型,并分别针对非高斯噪声干扰下的制动模型和含有隐变量的制动模型进行了辨识研究,从模型角度提出了相应的制动模型辨识方法;另一方面对列车监测数据进行分析,建立深度神经网络,从数据角度进行了制动参数的辨识研究。本文的主要工作和研究成果如下:1、对列车制动机理进行分析,建立了列车制动单质点与多质点模型。考虑到列车在实际运行过程中,运行状态会受到运行环境的影响,分析了列车运行在干燥轨道与潮湿轨道上的不同运动特性,提出了不同运行环境下的列车单质点制动建模方法。2、针对高速列车非线性模型在非高斯噪声干扰下的系统辨识和参数估计问题,提出并实现了基于高斯和方法的拓展卡尔曼滤波,将列车受到的非高斯噪声用高斯和表示,采用多个EKF作为子滤波器,利用并行计算的方式,得到了状态和参数的滤波估计。3、针对列车制动模型中难以观测的隐变量参数,设计了数据记录计数的滑动窗口,以窗口内的数据为研究对象,构造并最大化列车条件数学期望,提出了基于最大期望的制动参数在线辨识方法。4、以列车海量监测数据为研究对象,提出基于BP网络的时变制动参数辨识方法,考虑到列车速度和制动盘摩擦系数的时间序列数据特性,提出基于LSTM网络的时变制动参数辨识方法,实现利用列车制动速度的历史数据来预测未来的制动盘摩擦系数变化。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
鄢文刚[10]（2019）在《面向工业控制与软测量建模的系统辨识方法研究》一文中研究指出通过可观测的信息,建立系统的模型是对系统进一步认知与研究的有效途径。尤其是在工业、航天等领域,有了系统的模型,便可以对系统设计合适的控制算法、对系统的输出进行预测、对系统的目标进行优化等。系统辨识是获取系统动态模型的重要手段,因此研究系统辨识具有十分重要的理论和实用价值。首先,本文以工业控制系统中常见的两种控制回路——比例、积分、微分(PID)控制以及模型预测控制(MPC)回路为研究对象,从降低辨识实验成本的角度提出了一种无外部激励闭环辨识的方法,并对模型在闭环无外部激励情况下的可辨识条件进行了理论上的分析;本文的另一贡献是拓展了系统辨识在软测量建模领域的应用。本工作主要的研究内容与结果如下:1.以单变量PID闭环系统为研究对象,提出了基于无外部激励辨识的PID整定策略。首先,引入了数据的丰富性与模型的可辨识性这两个闭环辨识中的重要概念,通过这两个概念探讨了不添加外部激励的情况下,能否通过噪声激励的数据估计出系统模型的问题。研究结论表明,当控制器阶次高于模型阶次时,可以在不添加外部激励的情况下辨识得到系统的模型。对于PID控制的闭环控制系统,在不添加外部激励的情况下,仅利用线性控制系统产生的数据辨识不了系统的模型。然后,为了解决这一问题,提出了基于切换控制器的无外部激励辨识方法,该方法不仅能使得数据足够丰富保证模型可辨识,而且能够在辨识实验阶段提升控制品质,降低辨识成本。最后,基于上述无外部激励辨识实验,提出了完整的基于无外部激励辨识的PID参数整定策略,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。2.推导出了多变量系统在闭环无外部激励的情况下,数据足够丰富保证多变量模型可辨识的充分条件。现有文献的研究结论表明,当控制器的结构足够复杂时,多变量系统所产生的数据是足够丰富能够保证模型可辨识的,但该结论是定性的,因此并不实用。本文通过输入输出个数以及模型与控制器的阶次来定量地刻画模型与控制器的复杂度,给出了多变量闭环系统在线性时不变控制器以及切换控制器下,数据足够丰富保证模型可辨识的定量条件,该条件为研究多变量系统的无外部激励辨识方法提供了理论基础。3.以多变量MPC闭环系统为研究对象,提出了无外部激励的闭环辨识算法。首先,分析了在无约束或不触发约束条件下,MPC等效的最小传递函数实现形式,并通过该等效形式分析了在MPC闭环系统中,数据足够丰富保证多变量模型可辨识的条件。其次,探讨了MPC闭环系统在模型失配情况下,系统输出方差与权重矩阵的关系,并通过该关系设计出了针对MPC闭环系统的切换控制辨识实验。同样地,通过该基于切换控制的辨识实验,能够估计出系统模型的同时提升闭环系统的控制性能,降低辨识实验成本。最后,通过仿真实验验证了提出方法的有效性。4.提出了使用多模型结构的线性参变(LPV)模型进行软测量建模的辨识算法。首先,在估计LPV模型参数时,使用了输出误差法,并依据该模型结构的特点,提出了一种基于松弛策略的数值优化算法,该算法能保证迭代过程中数值的稳定性。其次,在对模型的结构和输入变量进行选择时,提出了一种工程的方法,该方法结合了最终输出误差(FOE)准则和对过程的先验知识(模型增益的方向)。最后,通过一个仿真算例和实际的精馏塔数据验证了算法的有效性。工业实例的研究结果表明,LPV模型软测量的效果要比线性模型和非线性静态模型的效果要好。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-04-10）
辨识建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对采用标准差分进化算法进行超声波电动机辨识建模存在的算法不够稳健、建模效率低等问题,对差分进化算法的变异操作进行改进,并设计自适应系数来调节优化进程。电机模型辨识应用表明,该改进差分进化算法表现更稳健,建模精度和建模效率更高,更适合电机辨识建模应用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
辨识建模论文参考文献
[1].颜宁俊,冯陈,黄灿成.水轮机调速器电液随动系统建模及其辨识方法[J].水电能源科学.2019
[2].黄文文,宋璐,史敬灼.适用于电机辨识建模的改进差分进化算法[J].微特电机.2019
[3].杨闪闪,王玲,殷勤,殷国富.基于响应面法的机床螺栓结合部刚度辨识与动力学建模[J].工程科学与技术.2019
[4].李新广,毛宽民,甘士瑜,杜义康.恒流开式液体静压支承动力学建模及参数辨识方法[J].机床与液压.2019
[5].李勇,陈童,李文顶,余叁成,赵婧.伺服阀动压反馈网络流体建模与辨识分析[J].液压与气动.2019
[6].朱瑞,段彬,温法政,张君鸣,张承慧.基于分布式最小二乘法的锂离子电池建模及参数辨识[J].机械工程学报.2019
[7].杨俊,张希,高一钊.锂电池电化学传递函数模型建模及参数辨识[J].电源技术.2019
[8].罗勇,赵小帅,祁朋伟,刘增玥,邓涛.车用动力电池二阶RC建模及参数辨识[J].储能科学与技术.2019
[9].金永泽.高速列车制动过程建模与参数辨识方法[D].西安理工大学.2019
[10].鄢文刚.面向工业控制与软测量建模的系统辨识方法研究[D].浙江大学.2019